自動化で業務プロセスのレベルを引き上げる8つの方法

百聞は一見にしかずです（そして、プラスの成果を見たくないという人はいないでしょう）。ここでは、業務プロセスの自動化が組織の仕組みをどのように変えることができるのかをご紹介します。回りくどい説明や、曖昧な約束は一切抜きにして、これらの変革的な取り組みを業務にシームレスに組み込む方法を、実際の例を交えて単刀直入にご説明したいと思います。

業務プロセスの自動化とは何か

本題に入る前に、背景となる知識を確認しておきましょう。業務プロセスオートメーション（BPA）とは、業務プロセス管理（BPM）やロボティックプロセスオートメーション（RPA）などのインテリジェントオートメーション（IA）ソリューションを使用して、業務プロセスを自動化、調整することです。プロセス自動化ソフトウェアを応用して、手作業によるエラーや時間のかかるデータ入力など、業務プロセスによく見られるボトルネックを防ぐことができます。

メリット多岐にわたりますが、共通して言えることは、より価値の高い人間主導の業務に従業員が専念できる時間が増えるということです。プロセス自動化の種類のほか、業務プロセス管理（BPM）やワークフロー自動化との関係など、業務プロセスの自動化について学ぶべきことはたくさんあります。詳細については、業務プロセス自動化ガイドをご覧ください。 

それではさっそく、さまざまなセクターや業界から選りすぐった、最もインパクトのある8つの事例を見ていくことにしましょう。

業務プロセス自動化の8つの事例

1 — 従業員のオンボーディング

適切な人材のオンボーディングは、人事業務（HR）の旅の始まりに過ぎません。採用時のオファーの背景では、情報収集、トレーニング、ソフトウェアや機器のセットアップ、システムアクセスと書類の検証など、多くのタスクが同時に行われる場合があります。オンボーディングプロセスに問題が生じると、社員のオンボーディングが長引き、新入社員と人事スタッフの両方に不満が募る可能性があります。

幸いなことに、自動化によって、このプロセスを双方にとって容易なものにすることが可能です。書類の提出やトレーニングチェックリストなどのタスクにシンプルなワークフローを設定し、一貫した手順を確立できます。これにより、人事部と新入社員の時間を節約できるだけでなく、必要なドキュメントを体系的に収集、検証することで、コンプライアンスを保証することもできます。 

成功事例：医療機関が手作業によるオンボーディングタスクを排除

ニュージーランドを拠点とするある医療グループは、デジタルシステムを使用して新入社員のオンボーディングを行っていました。ところが、収集した情報は手作業で他のシステムに転記する必要があり、非効率的なプロセスでした。それを一変させたのが、インテリジェントオートメーションです。

現在は、システムが新入社員から関連情報を取得すると、デジタルワーカーが関連するシステムにそれを自動的に配信するようになっています。そうです、手作業によるプロセスはなくなりました。情報のクロスチェックと適切なシステムへの配信は、すべてデジタルワーカーによって行われます。

2 — 請求の処理

従来、保険金請求の処理は、時間がかかり、エラーが発生しやすいだけでなく、何度も再チェックする必要があることも少なくないため、頭痛の種となっていました。この処理を手作業で行うと、1時間以内または1日以内に複数の請求を処理する必要がある場合は特に、スタッフの貴重な時間とリソースを大量に消費する可能性があります。

そのため、請求処理は、自動化の候補として最適なものの1つです。インテリジェントなデジタルワーカーは、請求フォームの情報を迅速に評価、検証し、データベースにアップロードした後、ワークフローに従って、請求が正しい場所に送信および処理されるようにすることができます。これにより、情報の精度が向上し、エラーが減り、保険金の支払いが迅速化されます。

成功事例：保険金請求の処理にかかる時間を60日から3日に短縮

非営利の健康保険プランであるSelect Healthは、古い住所や間違った納税者番号などの不正確な情報のために、社員が請求処理中に手作業で介入しなければならないことが多いことに気付きました。

SS&C | Blue Prism Chorusを導入した今、社員はワークフローを最適化することに成功しました。社員は1件の請求を処理するだけで、残りは人手の介入なしに自動的に修正されて支払いが行われます。

3 — カスタマーサポート

電話を保留にされ、無限ループのように保留メロディを聞かされるのは決して楽しいことではありません。顧客が求めていたのは、シンプルなリクエストに対する簡単な答えです。このイライラする体験から顧客を救うことができるとしたらどうでしょうか。

カスタマーサポートはあらゆるビジネスの重要な側面ですが、問い合わせの量がサポートスタッフのキャパシティを超えていることは少なくありません。この窮地を救ってくれるのが自動化です。デジタルワーカーは、顧客が必要としているものを正確に特定して、よくある質問に即座に回答したり、難度の高い問題を人間のエージェントに転送したりできます。これにより、顧客は必要なサポートを受けられるようになり、社員の負担も軽減されます。

さらに、デジタルワーカーは24時間365日体制のサポートも提供できます。そのため、必要なときに必要なサポートが顧客に提供されるという安心感が得られます。

成功事例：平均通話処理時間を80%短縮

Telefonica Spainは、カスタマーサービスとコールセンターの効率を改善するために、インテリジェントオートメーションに目を向けました。デジタルワーカーが毎日数件の電話の問い合わせに対応したため、コールセンターのエージェントは、より価値の高い業務に集中できるようになりました。

4 — 患者情報の照会

総合的でタイムリーな医療ケアを提供するためには、患者情報の照会を連携して行うことが重要です。患者が専門医の予約を簡単に行うことができる業務プロセスはすでに導入されていますが、患者のモニタリングと管理など、自動化によって改善できる業務はまだあります。

デジタルワーカーならば、非臨床データを自動的に検証し、関連性に基づいて優先順位を付け、照会時間を短縮してケアを迅速化できます。医療機関は、自動化された予約でバックログを解消すると同時に、照会ルートを監査して、治療の主要なマイルストーンが達成されていることを確認できます。スタッフは、予約の調整を手作業で行うために何時間も費やす必要がなくなり、より価値の高いタスクに取り組めるようになります。

成功事例：ハットバレー地区、100%の精度でeリファラルを処理し、527,000ドルを節約

ニュージーランドのハットバレー地区保健局（HVDHB）では、多くの手作業によってeリファラルプロセスに多大な時間がかかっていました。そこでチームは、eリファラル登録を管理する手段として、SS&C Blue Prismのデジタルワークフォースに目を向けました。

デジタルワーカーは今日、専門のサービスキューからeリファラルを収集し、1件ずつ登録しています。毎日午後6時になると、デジタルワーカーがターゲットシステムを開き、未登録のeリファラルを検索して、検証チェックを完了し、人口統計データを更新して、eリファラルレコードを作成します。不完全な情報や不正確な情報がある場合、デジタルワーカーは適切なスキルを備えたスタッフにeリファラルを送り、調査を依頼します。eリファラルが登録されると、デジタルワーカーがループを閉じ、患者と専門医向けの紹介状を生成します。

5 — 予約

患者の紹介と同様に、予約プロセスも自動化によって強化できる業務プロセスです。予約をスケジュールするための従来のアプローチには、面倒なやり取りや、複数の関係者との確認に加え、直前になってからのキャンセルという不確実性がついて回ることもしばしばでした。このことは、リソースの浪費と非効率なスケジュールの原因となっていました。

自動化されたシステムの下では、患者個人がリアルタイムの空き状況を簡単に調べて、都合の良い時間帯を選択し、即座に確認のメッセージを受け取ることができます。これにより、スケジュールプロセスが合理化されるだけでなく、予約の入力漏れや入力ミスの可能性が最小限に抑えられ、エクスペリエンス全体がより効率的かつユーザーフレンドリーなものになります。

成功事例：NHS Trust、予約の処理を70%以上高速化

コロナ禍前は、モアカムベイNHS財団トラスト大学病院（UHMBT）の外来患者数は、年間約440,000人でした。コロナ禍になると、予約需要が急増し、病院での予約リクエストの処理が滞る事態になりました。患者と臨床医による予約のキャンセルも頻繁にありました。

この問題の解決策として、ウェイティングリストの患者一人ひとりにメッセージを送信し、オンライン予約フォームに誘導するシンプルなデスクトップアプリを開発しました。患者がフォームに記入すると、デジタルワーカーが予約リクエストを受け取り、患者管理システムに入力して、確認メールを送信します。これらはすべてスタッフの介入なしに行われます。

6 — サプライチェーン管理

業務プロセスの自動化によって、サプライチェーン内の調整とコミュニケーションを改善できます。このアプローチにより、在庫レベルのリアルタイムモニタリング、自動再注文の開始、機械メンテナンスの効率的なスケジュール設定など、サプライチェーンの管理に関連した一般的なタスクが合理化されます。

具体的な例として、最小在庫レベルに達したという通知が在庫システムから届いたとします。デジタルワーカーはその情報を自動的に取得し、再注文リクエストを生成できます。その後、リクエストをサプライヤーに自動的に送信し、新しい在庫の出荷をトリガーできます。さらに、スマートオートメーションによって、注文すべき在庫の量を正確に予測することもできます。

これにより、俊敏性と即応性が向上します。このように、サプライチェーンが手作業で停滞する問題は、自動化で解決することができるのです。

成功事例：メーカーがRPAによって在庫管理の労力を35%削減

SS&C Blue Prismにより、あるメーカーでは、RPAを使用して在庫管理の労力を35%削減することに成功しました。同社は、社員とデジタルワーカーが情報に基づいた意思決定を行えるよう、中央データリポジトリを使用して古い在庫から新しい在庫への移行を管理する自動化プログラムを立ち上げ、拡張しました。

このデータに基づいて、社員は在庫のバランスが取れていることを確認できます。その後、デジタルワーカーがERPシステムにアクセスし、一連のトランザクションを通じて古い製品をオフにし、新しい製品をオンにします。

7 — 請求書の処理

請求書処理が時間のかかる買掛金処理であることは、誰もが認めるところでしょう。手作業によるデータ入力や紙ベースのプロセスでは、もはや対応できません。その意味で請求書処理は、自動化に適したもう1つの業務プロセスであると言えます。

自動化により、請求書の受領、検証、承認、支払いのプロセスを合理化することができます。また、エラーを最小限に抑え、効率を向上させることも可能です。

請求書処理は、データの読み取りと分析から始まります。自然言語処理（NLP）などのIAテクノロジーは、非構造化ドキュメントを機械可読形式に変換します。その後、このデータを分析、照合し、事前定義されたルールに照らして検証して、不整合のあるデータを手動で確認できるようにフラグを立てることができます。同様のソリューションは、発注プロセスにも導入できます。

成功事例：世界的な小売業者、ベンダーからの請求書の支払いにかかる時間をIAで半分に短縮

ベンダーからこの小売業者に送られてくる請求書は書式が多岐にわたるため、社員は請求書ごとに手動で確認しなければならず、このことが支払いの遅延につながっていました。請求書の処理をスピードアップするため、同社は自動化に目を向けました。

同社の中央メールボックスに届いた請求書は中央リポジトリに置かれます。デジタルワーカーはそれを取得して、さらなる処理にかけます。

8 — データの入力と管理

最後になりましたが、データの入力と管理はおそらく、自動化に最も適した業務プロセスです。当社は、手作業によるデータ入力がリソースの非効率的な使い方であると確信しています。情報のコピーとシステムへの貼り付けを担当する社員にとっては、時間がかかるだけでなく、間違いの起きやすいプロセスでもあります。

そこで考えていただきたいのが、社員をこの種のプロセスから解放する、インテリジェントで自動化されたツールです。新しいクライアントの連絡先情報を入力する必要がある場合は、デジタルワーカーが、データベースのスキャンと更新を簡単に行います。見込み客の情報を更新する場合は、自動化によってタスクをシームレスに処理できます。

データ入力に自動化を導入することで、企業や組織は時間を節約するだけでなく、不正確さの可能性を大幅に減らすこともでき、スタッフはより有意義で戦略的な責任に集中できるようになります。

成功事例：小売業者が「不可能な」仕訳入力をデジタルワークフォースで自動化

ある高級小売店では、何千人もの社員が協力して顧客へのサービスの提供、サプライヤーとの連携、同僚のサポートに当たっています。多くの小売業者と同様に、この会社でも予算上の問題から、コストを削減するための創造的な方法が生まれました。効果的なソリューションの1つに挙げられるSS&C Blue Prismデジタルワークフォースは、社員の不満や非効率なタスク、さらには自動化が不可能に思える財務プロセスを処理する目的で5年前に導入されました。

業務プロセスに魔法をかける

業務プロセスを変革する魔法のおまじない、それが自動化です。自動化は、データ入力などの単純なタスクにも、注文予測などのより複雑なタスクにも対応します。業務プロセスの自動化に関連したアイデアや成功事例、ニーズに適した自動化プラットフォームについては、当社までお問い合わせください。